Anwendung von Methoden der Computational Intelligence zur automatisierten Diagnoseerstellung in der Ganganalyse

• Antragsteller: Professor Dr. Hans Jürgen Gerner
• Fachliche Zuordnung: Orthopädie, Unfallchirurgie, rekonstruktive Chirurgie
• Förderung: Förderung von 2000 bis 2006
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 5273564

Eine konsistente Diagnosestellung bei neurogenen (frühkindlichen Hirnschädigung, Querschnittslähmung, Apoplex) Gangstörungen setzt beim bislang üblichen untersucherabhängigen Vorgehen ein hohes Maß an klinischer Erfahrung voraus. Zur Festlegung und Überprüfung von Therapiestrategien ist aber eine objektive Diagnosestellung notwendig. Deswegen sollen in diesem Projekt bekannte differentialdiagnostische Grundlagen systematisiert und mit datenbasierten Methoden der Computational Intelligence kombiniert werden. Das Ziel besteht darin, aus der Gesamtheit der gemessenen Bewegungsgrößen und den individuellen Diagnoseentscheidungen nachvollziehbare, qualitätsstandardisierte Entscheidungsregeln zu extrahieren und zu generieren. Dazu sollen neben Verfahren der klassischen Statistik und künstlichen neuronalen Netzen insbesondere regelbasierte Methoden der Fuzzy-Logik verwendet werden. Durch ein objektives Vorgehen bei der Diagnose kann ärztlicherseits eine Strukturierung des Patientengutes vorgenommen werden. Nur so ist es möglich, diesem heterogenen Patientengut eine individuell angepasste, aber auch durch die Erfahrung aus dem Gesamtkollektiv abgesicherte Versorgung anzubieten. Ohne diese Objektivierung bleibt das Wissen über neurogene Gangstörungen und ihre Behandlung nur spezialisierten Experten vorbehalten und die strukturierte Weitergabe von Informationen auf den persönlichen Erfahrungsaustausch begrenzt.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Beteiligte Person: Dr. Leonhard Döderlein